Das französische KI-Unternehmen Mistral hat die Modellgewichte von Mistral Large 4 zur freien Nutzung freigegeben. Das unter dem Codenamen „Le Chonk“ entwickelte System ist das bislang größte Modell des Pariser Unternehmens, umfasst rund 1 Billion Parameter und legt einen deutlichen Schwerpunkt auf Anwendungen im Bereich der Cybersicherheit.
Die Gewichte stehen über die Plattform Hugging Face zum Download bereit und lassen sich parallel über die Programmierschnittstelle des Herstellers ansprechen.
Architektur und Leistungswerte
Nach Angaben aus Berichten vom 29. Oktober 2026 ist Mistral Large 4 multimodal für Text und Bild ausgelegt und bietet ein Kontextfenster von 1 Mio. Token.
Von der Gesamtzahl von rund 1 Billion Parametern sind etwa 49 Mrd. Parameter pro Token aktiv, beziffert auf 52 Mrd. inklusive Embeddings und Ausgabeschicht. Das System nutzt 128 Experten mit einem Top-4-Routing sowie einem geteilten Experten und setzt auf Sparse Attention mit Top-2048 Keys.
Die Freigabe der Gewichte erfolgte nach drei zusätzlichen Wochen Training mittels Reinforcement Learning, wodurch neue Stufen für logische Schlussfolgerungen eingeführt wurden.
Laut Pierre Stock, VP Science bei Mistral, benötige das System rund 50 Prozent weniger Token als in der vorangegangenen Testfassung. Gegenüber GLM-5.3 verbrauche das Modell laut Mistral bei vergleichbaren Ergebnissen 47 Prozent weniger Token pro Aufgabe bei einem Richtwert von 8,5 Mio. Tokens pro Task.
In Benchmarks wie dem Terminal-Bench 4.0 erreicht Mistral Large 4 laut Berichten vom 29. Oktober 2026 einen Wert von 41 Prozent, während die Preview bei 28 Prozent lag; Artificial Analysis beziffert das Ergebnis hingegen auf 25 Prozent. Vergleichbare Systeme erzielen hierbei 42 Prozent (GLM-5.3), 67 Prozent (Kimi K3.1 Pro), 65 Prozent (Gemini 4 Carbon) und 60,9 Prozent (Anthropic Mythos 5.1).
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Im Test CyberGym-E2E erzielt Mistral 79 Prozent und liegt damit gleichauf mit MiMo-V2.6-Pro, während Kimi K3.1 Pro 95 Prozent erreicht. Im Artificial Analysis Cyber Index steht das Modell bei 51 Prozent. Schädliche Cyber-Prompts weise das System in Benchmark-Tests zu 96,6 Prozent ab.
Für Coding-Aufgaben weist der Coding Agent Index je nach Auswertung 48 Prozent beziehungsweise 49,8 aus, was den zweiten Platz unter frei verfügbaren Modellen bedeutet. Mistral beziffert zudem die Reproduktion und das Patchen realer Schwachstellen auf 82 Prozent sowie den Wert im Test Cybench auf 93 Prozent.
Infrastruktur, Lizenzmodell und Sicherheitsaspekte
Das Training erfolgte auf 3.800 bis 4.000 Nvidia Grace Blackwell Grafikprozessoren in europäischen Rechenzentren, wobei das Training mittels Reinforcement Learning weiter fortgesetzt wird. Mistral plant zudem eine Finanzierungsrunde über 3 Mrd. Euro für weitere Rechenkapazitäten.
Am 29. Oktober 2026 legte Mistral das Modell unter der „Mistral Ecosystem Open-Weight License“ vor. Diese erlaubt kommerzielle Nutzung und Modifikationen, verpflichtet Anbieter von Model-as-a-Service-Diensten jedoch zu separaten kommerziellen Lizenzen. Ein lokaler Betrieb erfordert mindestens 1,1 TB GPU-Speicher beziehungsweise 610 GB in der NVFP4-Variante.
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Am selben Tag äußerte Mistral Warnungen vor einem potenziellen Missbrauch für Angriffe, da Sicherheitsaktualisierungen für Guardrails nur für die eigene Programmierschnittstelle und künftige Releases greifen, nicht aber für bereits heruntergeladene lokale Gewichte.
Zudem prüfen europäische Institutionen wie die ENISA das Modell mit Blick auf Schwellenwerte des EU AI Act für systemische Risiken. Mistral betont laut Berichten vom 30. Oktober 2026, keinen Leistungsvorsprung gegenüber GPT-6 Astra zu beanspruchen, sondern verweist auf den Vorteil europäischer Konformität.